Location-based Automated Process Modelling

Ye Zhang, Olli Martikainen, Riku Saikkonen, Eljas Soisalon-Soininen

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

32 Lataukset (Pure)

Abstrakti

Services are today over 70% of the Gross National Product in most developed countries. Hence, the productivity improvement of services is an important area. How to collect data from services has been a problem and service data is largely missing in national statistics. This work presents an approach to collect service process data based on wireless indoor positioning using inexpensive wireless sensors and smart phones. This work also presents how the collected data can be used to extract automatically the process model. These models can further be used to analyse the improvements of the service processes. The presented approach comprises a light-weight process data acquisition system, which collects a minimised but precise data sets for automated process modelling. This automated modelling can be used to greatly improve the traditional process modelling in various service industries, for example, in the healthcare field. The presented approach has been tested and used in Tampere City dental care clinics.
AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoProceedings of the 6th International Symposium on Data-driven Process Discovery and Analysis
AlaotsikkoCEUR workshop proceedings
KustantajaRWTH Aachen University
Sivut23-34
Sivumäärä11
TilaJulkaistu - 15 joulukuuta 2016
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaInternational Symposium on Data-Driven Process Discovery and Analysis - Graz, Itävalta
Kesto: 15 joulukuuta 201616 joulukuuta 2016
Konferenssinumero: 6

Julkaisusarja

NimiCEUR workshop proceedings
KustantajaCEUR
Numero1757
ISSN (elektroninen)1613-0073

Conference

ConferenceInternational Symposium on Data-Driven Process Discovery and Analysis
LyhennettäSIMPDA
MaaItävalta
KaupunkiGraz
Ajanjakso15/12/201616/12/2016

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Location-based Automated Process Modelling'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä